作者文章归档:zhangguoqiang

零知识证明与代码实现


零知识证明定义

以图染色为例子进行说明。证明者可以向验证者证明其知道一个图的有效着色,而不透露它。为了做到这一点,两方执行一个游戏,由证明者用一组随机的颜色给图形上色,然后覆盖它,验证者随机选择一条边。如果证明者的着色是有效的,那么由这条边连接的两个节点必须具有不同的颜色。然后重复,每次换一套不同的颜色,直到验证者相信证明者知道图的有效着色。由于证明者在每一轮之前重新绘制图形,所以验证者不会了解任何有关着色的信息,但验证者可以验证每次都是有效的。 零知识证明比较著名的案例为区块链系统中的数字签名,由证明者产生一个证明来使其他人知道其拥有一个私钥,具体方案是通过私钥对一个消息进行加密,再公开公钥

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Swarm Learning ---一种去中心化的分布式机器学习范式


群智学习blog

一、前言

精准医疗的目标是能快速准确地检测出患有严重疾病和异质性疾病的患者,而机器学习有助于实现这一目标,例如根据病人的血液转录组数据来识别是否患有白血病。然而,应用到实际还存在很多问题。基于人工智能(AI)的疾病诊断方法,本质上不仅依赖于适当的算法,更依赖于大型训练数据集。

由于医学数据本身是分散的,医疗机构本地的数据量通常不足以训练出可靠的分类器。因此,根据医疗数据构建出的模型,仅能解决本地问题。从人工智能角度,将各地医疗数据进行集中处理是更好的选择,但这存在难以避免的缺陷。包括数据流量问题,以及对数据所有权、保密性、隐私性、安全性和数据垄断等情况的担忧。因此,需要更有效

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